随着合成孔径雷达(SAR, SyntheticAperture Radar)技术的发展，SAR在军事和民用上的应用也越来越广泛。SAR图像匹配处理是SAR影像应用中的重要环节和一个技术难点，用于不同时间、不同传感器、以及同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。一直以来，SAR图像匹配在研究领域受到广泛的重视，并在应用领域发挥着重要作用。SAR图像匹配在测绘、导航以及信息融合方面等军事、民用领域都有着广泛的用途。本论文主要研究了SAR图像的匹配算法。图像匹配方法一般分为基于灰度信息和基于特征的两个主要大类。在论文中，首先介绍了经典的灰度相关匹配算法。然后研究了两种基于特征的匹配算法：第一种是基于局部二值模式(LBP, Local Binary Patterns)特征提取的SAR图像匹配算法，通过提取图像中局部特征实现对SAR图像的匹配；第二种是基于线特征的SAR图像匹配算法，通过Gabor滤波、基元检测、线特征组织获得候选线基元，然后采用Hausdorff距离作为匹配相似度的度量方法，从而得到匹配结果。仿真试验结果表明,局部去均值预处理的灰度相关算法提高了匹配结果的正确性；基于LBP特征的匹配算法，性能比较稳定，匹配正确率受参考图大小影响不大，对于不同场景，都能达到较好的匹配效果；基于线特征的匹配算法，匹配正确率受参考图大小影响较大，算法提取特征的稳定性还有待改进。